文本的分类方法、装置、电子设备和介质.pdf
斌斌****公主
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本公开提供了一种文本的分类方法,可用于金融领域或其他领域。该文本的分类方法包括:获取待分类的文本;预处理所述文本,得到第一词向量集合;使用双向门控循环单元对所述第一词向量集合中的词向量进行编码,得到第二词向量集合;利用注意力模型计算所述第二词向量集合中的每一个隐层向量的权重;基于所述第二词向量集合和每一个隐层向量的权重,得到加权向量集合;利用卷积神经网络模型提取所述加权向量集合的局部特征;以及将所述局部特征输入二元分类模型,得到所述文本的多个分类标签,以确定所述待分类文本的类别。本公开还提供了一种文本的分
文本情感分类方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
本公开涉及一种文本情感分类方法、装置、存储介质及电子设备,方法包括:获取待分类文本;对所述待分类文本分别进行第一分类处理和第二分类处理,得到第一分类结果和第二分类结果,所述第一分类结果包括用于表征所述待分类文本为正向情感类别的第一概率,所述第二分类结果包括用于表征所述待分类文本为负向情感类别的第二概率;根据所述第一概率、所述第二概率、预设正向概率阈值和预设负向概率阈值,确定所述待分类文本的目标情感类别,所述目标情感类别为正向情感类别、负向情感类别或中性情感类别,通过此方案,降低了三分类机器模型的分类不确定
文本分类方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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文本内容分类方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开提供了一种文本内容分类方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为:获取目标文本内容的名称,简介和章节标题;提取名称的名称特征,简介的简介特征和章节标题的章节标题特征;基于名称特征,简介特征和章节标题特征,以及名称特征,简介特征和章节标题特征之间的关联关系,预测目标文本内容在多个分类维度上的标签。通过上述处理,可以高效、准确地实现对文本内容的多标签分类。
标签词库构建方法、装置和文本分类方法、装置,以及电子设备和存储介质.pdf
本申请提供一种标签词库构建方法、装置和文本分类方法、装置,以及电子设备和存储介质,其中,所述标签词库构建方法包括:基于标注数据和mT5模型生成标签提取模型,其中,所述标注数据包括第一正类文本的标签和负类文本的标签;基于所述标签提取模型,提取第二正类文本的标签,得到第一标签和第一标签的词向量;统计所述第一标签的词频,并基于所述第一标签的词向量和所述第一标签的词频,构建标签词库。本申请能够解决词库创建成本高、难度高、质量难保障这一技术问题,并且可用于对文本进行分类。